数据文件给出了1月1日至5月31日每天某风电场风电机组的监测数据，包括风速、风向和机组的输出功率。 要求采用BP网络和改进BP网络对机组输出功率进行预测，预测时间范围为5月1日至5月31日。 1. 根据 风速与风向，预测机组的输出功率。1到4月份为训练样本，预测时间范围为5月1日至5月31日。 采用 均方根误差，平均相对误差、离差与相关系数等指标，分析比较预测性能。 2. 分别采用 自适应线性网络与BP神经网络进行预测，在相同的训练精度下，从网络结构、预测精度、训练时间、训练次数等比较两者性能。 3. 比较 在数据进行预处理（归一化）及不进行预处理情况下，BP网络训练的效果。 【风电功率预测】基于MATLAB的BP神经网络技术在风能领域的应用，是利用神经网络模型预测风电机组输出功率的重要方法。此项目涉及到的主要知识点包括： 1. **BP神经网络**：反向传播（Backpropagation, BP）神经网络是一种多层前馈网络，通过梯度下降法调整权重来最小化预测输出与实际输出之间的误差。在这个任务中，BP网络被用来根据风速和风向数据预测风电功率。 2. **数据预处理**：在训练神经网络前，通常需要对数据进行预处理，如归一化，使得数据在同一尺度上，提高训练效率和预测准确性。在案例中，`mapminmax`函数用于将输入和输出数据进行归一化。 3. **训练与测试数据集划分**：1月1日至4月30日的数据作为训练集，用于构建和训练模型；5月1日至5月31日的数据作为测试集，评估模型的预测性能。 4. **模型评估指标**：为了评估预测模型的性能，使用了以下几种指标： - **均方根误差（RMSE）**：衡量预测值与真实值之间平均差异的平方根，数值越小表示预测精度越高。 - **平均相对误差（MRE）**：比较预测值与真实值的比例，用于衡量预测误差相对于真实值的平均大小。 - **平均离差（MD）**：计算预测值与真实值的绝对差值的平均值。 - **相关系数**：衡量预测值与真实值之间的线性相关程度，取值范围在-1到1之间，1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无关联。 5. **自适应线性网络（Adaptive Linear Network, Adaline）**：与BP网络相比，Adaline网络是一种简单的线性神经网络，仅包含一个隐藏层且没有激活函数。在本案例中，Adaline和BP网络进行了比较，考察了在网络结构、预测精度、训练时间和训练次数等方面的性能差异。 6. **训练参数设置**：在MATLAB中，通过设置`net.trainParam.epochs`确定最大训练循环次数，`net.trainParam.goal`定义期望的目标误差，这些参数影响模型的训练过程和收敛速度。 7. **预测过程**：训练完成后，使用训练好的网络对测试集数据进行预测，并通过`sim(net,inputn_test)`得到预测结果。预测结果的准确性通过与实际输出的比较进行分析。 8. **误差分析**：通过计算RMSE、MRE、MD和相关系数，对模型的预测误差进行量化分析，以评估模型的预测性能。 9. **代码实现**：MATLAB提供了丰富的工具箱，如神经网络工具箱，用于创建、训练和评估神经网络模型。在代码中，`newlin`函数用于创建线性网络，`newff`函数用于创建多层前馈网络（BP网络），`train`函数执行网络训练，`sim`函数进行网络预测。 10. **未归一化的数据处理**：在问题1-2中，使用了未经过归一化的数据训练BP网络，这可能会导致训练过程中的梯度消失或梯度爆炸问题，影响模型的收敛性和预测精度。 通过这个风电功率预测项目，可以深入理解神经网络在实际问题中的应用，以及如何通过MATLAB进行建模、训练和性能评估。同时，它也强调了数据预处理的重要性以及不同神经网络架构的选择和比较。

### Web前端静态个人简历制作指南 #### 1. 项目概述 制作一个包含个人信息、教育背景、工作经验、技能和联系方式的静态网页个人简历。该网页将使用HTML和CSS来展示个人资料，简洁美观，易于导航和阅读。 #### 2. 文件结构 创建一个项目文件夹，包含以下文件和文件夹： - `index.html`：主HTML文件，用于定义网页的结构和内容。 - `styles.css`：主CSS文件，用于设计网页的外观和布局。 - `images`文件夹：存储个人头像和其他图片资源。 #### 3. 主要内容 **个人信息** - 包括姓名、职业（如前端开发工程师）、邮箱、电话号码和地址等基本信息。 **教育背景** - 列出所就读的学校、所获学位和就读时间。可以按照时间倒序排列，最近的教育经历放在最前面。 **工作经验** - 列出过去的工作经历，包括公司名称、职位和工作时间。描述在每个职位上的主要职责和成就，重点突出与当前求职目标相关的经验。 **技能** - 罗列掌握的技术和工具，如HTML、CSS、JavaScript、React等。可以按熟练度排序，突出主要技

《C# WinForm在线考试系统源码解析》 在当今信息技术高速发展的时代，教育领域也逐渐引入了在线考试系统，以提升教学效率和学生的学习体验。C#作为.NET框架下的主流编程语言，常用于开发桌面应用程序，其中包括了Windows Forms（WinForm）这种用户界面设计工具。本篇文章将深入探讨一个基于C# WinForm的在线考试系统源码，旨在帮助开发者理解其设计原理和实现机制。 "C#"是微软推出的面向对象的编程语言，它与.NET框架紧密结合，提供了丰富的类库和工具支持，尤其适合开发桌面应用和Web服务。WinForm则是C#中的一个组件，用于构建传统的Windows桌面应用程序，提供了一套完整的控件集和事件处理机制，使得界面设计和交互变得简单易行。 在线考试系统的核心功能包括试题管理、考试安排、考生登录、在线答题、自动评分等。在"C#基于WinForm的在线考试系统源码.zip"中，我们可以看到以下几个主要模块： 1. **试题管理**：源码可能包含了试题数据库的设计，如SQL Server或SQLite，用于存储题目、选项、答案以及难度等信息。同时，系统应有试题的添加、删除、修改、查询等功能，方便管理员进行试题维护。 2. **用户管理**：考生需要注册并登录才能参加考试，源码可能包含了用户验证和权限控制的逻辑。C#的内置身份验证机制，如Forms Authentication，可以用于实现这一功能。 3. **考试安排**：管理员可以设定考试的时间、时长、参与考生等信息，这部分可能涉及到时间管理及通知机制。 4. **在线答题**：考生登录后，源码会通过WinForm界面展示题目，考生选择答案后提交。C#的控件如ListBox、RadioButton、CheckBox等可用于呈现选项，Button控件用于提交答案。 5. **自动评分**：提交答案后，系统根据预设的答案进行自动评分。这需要在代码中实现比较和计分的逻辑。 6. **结果展示**：考试结束后，系统会显示考生的成绩，并可能提供试题分析，帮助考生了解错误原因。 7. **界面设计**：WinForm提供了丰富的UI设计元素，如Label、TextBox、DataGridView等，开发者可以通过拖放方式快速构建界面。 在分析源码时，我们需要关注以下几个关键点： - 数据库设计：查看数据模型，理解字段含义。 - 控件交互：研究窗体事件，如Click、TextChanged等，理解用户操作如何触发程序逻辑。 - 数据访问：查找ADO.NET或Entity Framework相关的代码，了解如何与数据库进行通信。 - 网络通信：如果系统包含服务器端部分，还需要关注HTTP请求和响应的处理。 C# WinForm在线考试系统的源码是一份宝贵的教育资源，它涵盖了软件工程中的多个重要概念，如数据库设计、用户认证、界面设计、事件驱动编程等，对于学习C#和软件开发有着极高的参考价值。通过深入学习和理解这份源码，开发者不仅能提升C#编程技能，还能掌握构建实际项目的能力。

双目测距算法实现源码，基于C++和OpenCV实现，处理流程如下： 1.读取相机内参 2.计算立体校正参数 3.计算映射矩阵 4.设置SGBM立体匹配算法参数 5.获取双目相机左右摄像头实时视频数据，并分别保存为左侧、右侧图像 6.对获取的相机图像进行立体校正 7.灰度化 8.基于SGBM算法计算视差图 9.视差图转换为深度图

资源描述： C#下Winform开发考试系统源码，考试系统源码，考核系统源码，直接导入题库考试，通过Excel题库，打开窗体加载题库，然后开始考试，支持单选题、多选题、判断题，支持分数判断，提供题库模板，可以根据自己的需求，导入自己的题库，支持在此基础上扩展，支持各种风格都有，代码上手简单，代码独立，可以直接使用。也可直接预览效果。 效果演示地址： https://blog.csdn.net/weixin_43151418/article/details/138176165

本项目是一个基于Android Studio开发的点菜系统，它包含了完整的源码和APK文件，能够帮助开发者或学生深入了解Android应用的开发流程，尤其是餐饮类应用的实现细节。以下是该点菜系统的一些关键知识点： 1. **登录注册功能**：这是任何用户导向应用的基础。在Android Studio中，可以使用SQLite数据库存储用户信息，或者通过集成第三方服务如Firebase Authentication来实现用户的身份验证。登录注册界面通常包含输入框、按钮和验证机制，确保用户输入的有效性。 2. **菜品展示**：菜品数据可能存储在本地数据库或远程服务器上。在Android应用中，可以使用RecyclerView控件来展示菜品列表，结合CardView提供美观的视图效果。同时，需要考虑数据的加载和缓存策略，提高用户体验。 3. **菜品喜好功能**：用户可以标记喜欢的菜品，这通常涉及用户偏好数据的存储。可以使用SharedPreferences或数据库记录用户的喜好状态，以便后续显示和推荐。 4. **联系功能**：应用可能包含与餐厅客服沟通的模块，比如发送邮件或短信。Android提供了Intent机制，可以启动系统内置的邮件或短信应用来完成此功能。 5. **账户充值功能**：这需要与支付平台集成，例如支付宝或微信支付。Android应用需要调用这些平台的SDK来处理支付流程，包括支付请求、支付结果的回调等。需要注意的是，安全性和合规性是处理支付问题时的重点。 6. **项目报告**：可能包含了项目的详细设计、功能分析、开发过程和测试结果等内容，这对于理解项目的整体架构和开发思路非常有帮助。 7. **单机无联网功能**：意味着这个应用的所有操作都在本地进行，没有网络通信。这简化了应用的复杂性，但同时也限制了应用的扩展性，例如无法实时更新菜品信息或提供在线订单功能。 8. **Android Studio开发环境**：Android Studio是Google官方推荐的Android应用开发工具，它提供了丰富的特性，如集成调试器、代码补全、Gradle构建系统和布局预览等，极大提升了开发效率。 9. **源码分析**：对于学习者来说，通过阅读和理解源码，可以深入理解Android应用的生命周期管理、UI设计、数据存储、网络请求等核心概念。 10. **APK文件**：这是Android应用的可执行文件，包含了应用的所有资源和代码。开发者可以使用Android Studio的打包功能生成APK，然后在实际设备或模拟器上安装运行，进行测试。 这个点菜系统项目涵盖了Android应用开发的多个关键点，对想要学习Android开发特别是餐饮应用开发的人来说，是一个很好的实践案例。通过分析和研究该项目，不仅可以提升编程技能，还能掌握实际项目开发的经验。

这是一个基于Python的爬虫案例，使用了Scrapy框架和XPath表达式。它可以爬取指定网站的新闻标题、发布时间和内容，并将结果保存到数据库中。通过设置爬虫的起始链接和规则，自动遍历网页，提取所需信息。同时，使用多线程和分布式技术，提高了爬取效率。此外，还通过设置请求头和代理IP，模拟真实用户行为，防止被网站封禁。最后，该爬虫还可以定期自动更新数据，并实现数据可视化展示，方便用户查看和分析。通过该案例，用户可以学习到爬虫的基本原理和常用技术，实现定向爬取和数据挖掘。

如图~

这个示例代码实现了一个简单的推箱子游戏，玩家可以通过键盘输入移动指令（w表示向上移动，a表示向左移动，s表示向下移动，d表示向右移动），推动箱子（X）到目标位置（*）。程序会不断打印游戏地图，并且在玩家完成游戏后退出程序。